किसी भी विश्लेषण को शुरू करने से पहले, मैं "नमक और काली मिर्च" प्रभाव को साफ करने के लिए आपके डेटा पर एक फ़िल्टर लागू करने की अत्यधिक सलाह दूंगा। कोई भी एल्गोरिथ्म आपके डेटा के वर्तमान संरचनात्मक पैटर्न के साथ संघर्ष करेगा। एक साधारण फोकल बहुसंख्यक अवांछनीय परिणाम देगा। एक अधिक मजबूत विधि एक छलनी दृष्टिकोण को लागू कर रही है, जहां एक न्यूनतम-मानचित्रण-इकाई निर्दिष्ट की जा सकती है। यह GDAL में gdal_sieve.py फ़ंक्शन, raster > analysis > sieveQGIS में फ़ंक्शन या ArcGIS ग्रैडिएंट मैट्रिक्स टूलबॉक्स में चलनी फ़ंक्शन के माध्यम से किया जा सकता है ।
यह कुछ ऐसा दिखता है जिसे गणितीय आकृति विज्ञान संचालकों के साथ संबोधित किया जा सकता है (उदाहरण के लिए, इमेजरी से सड़कें निकालना )। मुझे लगता है कि एक समापन ऑपरेटर एक समापन ऑपरेटर द्वारा पीछा किया गलियारों को स्पष्ट करेगा। आप फिर एक उद्घाटन ऑपरेटर को लागू कर सकते हैं, गलियारों को हटाने के लिए और अलग-अलग वस्तुओं के रूप में पहचाने गए गलियारों को खींचने के लिए रेखापुंजों को अंतर कर सकते हैं। MSPA और GUIDOS सॉफ़्टवेयर में इस प्रकार के छवि अपघटन कार्य कुछ हद तक स्वचालित होते हैं लेकिन, एक बार फिर, आपके डेटा में असमानता से विशेष रूप से प्रभावित होंगे।
MSPA के लिए QGIS प्लग-इन के साथ-साथ GRASS में उपलब्ध फ़ंक्शन (QGIS GUI के माध्यम से उपलब्ध) है। MSPA और GUIDOS के साथ समस्याओं में से एक यह है कि आप छवि आकार में सीमित हैं। दुर्भाग्य से, ईएसआरआई सॉफ्टवेयर में, रूपात्मक ऑपरेटर केवल आर्कस्कैन एक्सटेंशन में उपलब्ध हैं । कुछ खुदाई के साथ आपको अन्य सॉफ्टवेयर विकल्प मिलेंगे और साथ ही साथ कस्टम कर्नेल परिपक्वताओं के साथ रेखापुंज बीजगणित के माध्यम से रूपात्मक ऑपरेटरों को परिभाषित करने के तरीके भी मिलेंगे।
एक अन्य दृष्टिकोण एज डिटेक्शन फ़िल्टरिंग विधियों जैसे कि सोबल कर्नेल ऑपरेटर होगा । आर्कगिस ग्रैडिएंट मेट्रिक्स टूलबॉक्स के साथ-साथ स्पैटिएलको आर पैकेज में एक सोबल फ़ंक्शन है । R कार्यान्वयन का लाभ यह है कि आप ऑपरेटर के ग्रेडिएंट फ़ंक्शन को वापस कर सकते हैं जबकि ArcGIS कार्यान्वयन केवल 1`st ऑर्डर फ़ंक्शन (जो आपको सभी की आवश्यकता हो सकती है) लौटाता है। मेरा मानना है कि ऑर्फियो टूलबॉक्स (क्यूजीआईएस ऐड-ऑन के रूप में उपलब्ध) में एज-एज फ़ंक्शन में एक सोबल विकल्प है।
